拷打45分钟,主要拷打两个项目 1.自我介绍 2.拷打第一个项目;巨细,详细问了我论文里的东西,每个部分都让我讲了,包括模型结构、模型训练细节、输入输出、强化学习过程,然后让我详细讲了实验部分,我做的久了有的细节都快忘了😭 3.拷打第二个项目;先让我介绍了项目整体,然后让我介绍一下项目亮点,我就讲了向量库构建和对比解码缓解大模型幻觉,然后他让我详细讲一下对比解码部分;然后又拷打了几个重要的点😭
这个是之前某B开头软件上投的,官网投oppo一直没消息 全程50多分钟 1.自我介绍 2.拷问第一个项目,我说是论文的项目,然后面试官直接让我共享屏幕打开论文,从模型结构开始讲了😭每块都问,问得很细,大概三十分钟 3.拷问第二个项目,先让我介绍一下,我从数据获取、向量库检索、lora微调、幻觉缓解介绍;然后他开始提问重要的点,由于之前的面试让我有了防备,我发现他们都喜欢问两个点,第一个是数据构建
#美团暑期##推荐算法面经# 第一次笔试(机试)213/500 第二次笔试(机试)390/500 100+100+100+80+10 # 一面 -时间:2024年3月26日 11:00,总计58分钟 -自我介绍 -论文 -本科推荐系统项目 -职责 -开发人数 -召回用了什么算法 -个性化和非个性化 -召回怎么做融合的 -排序用了什么算法 -介绍DeepFM的FM侧怎么做的特征交叉 -图片的推荐需要
这个岗位主要是基于3D的数据做一些自动驾驶场景的一些检测任务,在实验室2D相关的,之前比较缺乏3D检测的相关知识,所以面试整体感觉不是很match 介绍之前的实习工作,遇到了哪些困难,怎么解决的(可能是从中想挖掘一些点来问) 有没有了解过一些学术上的多loss平衡的策略(无,只靠手动调参) 介绍一下基于视觉方案的自动驾驶检测框架 介绍一下学术上比较新的文献(最近都在刷leetcode,说的也不是很
字节大模型算法实习面试 1.介绍一下Transformer? 2.的输入和输出分别是什么? 3.说一下Bert模型 4.说一下Transformer的输出和Bert有什么区别 5.注意力机制都有哪些?能不能简单介绍一下? 6.树模型是如何计算每个特征的重要性的? 7.如何构建多模态模型? 8.在多模态任务中,如果视觉模型的输出张量比语言模型的输出张量短很多,该进行什么操作? 9.都还是比较基础的,
26分钟速通,感觉面试官是个主管 1.自我介绍 2.拷打第一个项目,我的是一个RAG的项目,让我讲了一遍,然后问我团队分工、哪种优化方式提升指标最多? 3.拷打第二个项目,我的是一个论文项目,直接祭出共享屏幕讲论文的连招,讲完没怎么问问题 4.反问,我再问一遍部门做什么业务的,又说了一遍做智能npc的,鼠鼠连忙表现出巨大的兴趣 5.问我到岗时间、实习时长这种的,我祭出祖传话术;问我有没有面其他的,
个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经 一面 2024/3/28 下午17:00-18:00 上来没有自我介绍 直接介绍NeurIPS论文,中间穿插着一些提问 说一下Transformer的整体结构 了解有哪些位置编码方式吗 说一下LLaMA中的旋转位置编码 算法题:经典的求平方根,牛顿迭代法秒了 算法题:判断一个字符串能否由另一个字符串旋转而来,比如abcd旋转后可以变成dabc或者bcda等,写
#面经# 4.12一面,4.16二面,已oc. 1.自我介绍 2.做题,指定的IDE很难用。题目描述如下: 已知一组由离散点构成的曲线curve,离散点数量大于等于3,相邻离散点用线段连接构成一条曲线。同时给定一点坐标,判断这一点的位置是在连接而成的曲线上,还是在曲线左边/右边。 面试官给出了用向量的提示,代码写得磕磕巴巴,但总体还是做出来了,使用的方法是依次判断与每一线段的位置,判断方法是判断给
时间:4月12日11:00~11:50 先是确认了一下,做的是cv,为什么投推荐算法岗。 然后是自我介绍。 自我介绍完选择一个自己最拿手的项目进行讲解,期间问了问细节。 然后问基础知识: BatchNorm和LayerNorm的区别,为什么cv当中用BN而nlp当中用LN,具体的计算方式。 L1和L2的区别,为什么计算L1容易导致稀疏矩阵而L2不容易导致稀疏矩阵,这两个求导分别是什么。 auc的含
1.自我介绍 2.coding 数据流中位数,要求手写堆 手写注意力机制 问softmax公式 手写梯度下降求sigmoid(x)等于某个值高数都忘了,求导都不会,sigmoid也忘了,大家一起绷不住的笑了。 3.反问 太菜了不敢问,然后评价我coding可以,估计没啥夸的了。
1.自我介绍 2.介绍第二个RAG项目,没有反问我 3.介绍第一个论文项目,我直接共享屏幕讲的论文,没有反问我 4.代码题,不是传统的算法题,是手写深度学习模型的那种😭第一题是写mask self attention的代码,鼠鼠哪见过这阵势,根本写不出来,幸亏记得思路,就给面试官讲了思路;第二题是写出batch norm、layer norm、RMS norm区别,鼠鼠不会第三个,就讲了前两个的
全程45分钟,部门是百度文库策略部 这次是鼠鼠遇到过最难崩的一次,从跟面试官打招呼的时候我就感觉到这是kpi面,面试官是个女生,感觉年龄还没我大,声音感觉萎靡不振,估计是被逼着来面人的 因为这个是之前在实习僧投的,我当时上传了我的简历并且在系统里填了,结果那个简历文件看不到,面试官只能看到系统里填的,我系统里填了四个项目,难崩 1.自我介绍 2.介绍第一个项目,无提问 3.让我介绍第二个项目,无提
全程36分钟 1.自我介绍 2.拷打第一个项目,我的是一个论文项目,直接共享屏幕开讲,讲完面试官提了几个问题,主要是情绪流建模的必要性、为什么模型不和chatgpt比等 3.拷打第二个项目,我的是一个RAG的项目,我先详细讲了一下,然后开始问问题,第一个问了数据集构建的细节,第二个问了假如说想提高模型问答的效果,需要从那几个方面提升? 4.场景题,第一个问了对话场景中假如说用户问了一个问题,如何更
#算法# #视觉算法# #实习# 一面 时间八十分钟。 主要流程: 自我介绍 介绍项目,围绕项目展开提问和交流 长尾分布场景题。 手撕iou,nms,三数乘积。 关于多模态,大模型见解。 反问 二面 时间四十分钟 自我介绍 论文介绍以及项目介绍以及提问 手撕前序遍历递归非递归 优缺点 反问 ps:两位面试官都很nice!
刚做完,来分享一下!! 有三套题可以选择 感知类的,规划类的,建图定位(我选择这个)。 15道单选,代码输出,C++,数据结构栈(牛客栈类似题),导航算法相关的。 5道多选,导航算法,C++相关。 2个简答,第一个是问GNSS与IMU互补性怎么体现的?第二个是问求解雅可比为何用李代数不直接用旋转矩阵? 1道编程题,随机字符串找左括号是不是和右括号数量匹配。这题AC了。 笔试从五月初就给我了,我一直